Collaborative Filtering with Ensembles - igvita.com
By Ilya Grigorik on September 01, 2009 One of the most interesting insights from the results of the Netflix challenge is that while the algorithms, the psychology, and good knowledge of statistics goes a long way, it was ultimately the cross-team collaboration that ended the contest. "The Ensemble" team, appropriately named for the technique they used to merge their results consists of over 30 peo
SVD Recommendation System in Ruby - igvita.com
By Ilya Grigorik on January 15, 2007 One day, a bunch of friends, who happened to be big Family Guy fans, decided to put together a site to rank and share their thoughts on the show. Soon thereafter they had a Rails site up and running, and all was well, and other fans joined in hordes. A web 2.0 success! Then one day they realized that they could no longer track everyone's ratings, their user-bas
iVoca の履歴から単語の難易度を計算 - 木曜不足
まずは iVoca のデータを使って自分で IRT で計算してみるところからかな。 というわけで、ユーザの学習履歴から単語の難易度を求めるコードを書いてみた。 ソーシャルっぽい！ 残念ながら IRT(項目反応理論) について書かれた文献を持っていないのだが、id:niam さんの SocialDict についてのプレゼン資料 のおかげで、「２値のラッシュモデル＋逐次勾配降下」なら単純なロジスティック回帰であることがわかるので、簡単に実装できた。 しかも IRT の特徴ベクトルが疎であることを用いると、非常にシンプルなコードで済む。 # data には [ユーザID, 単語ID, 知ってる(1)/知らない(0)] を格納。 # users/words は各IDをキー、重み(ユーザの語彙力/単語の難しさ)を値とするHash 100.times do |k| eta = 1.0 / (k + 1
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